要分析这些 Numpy 操作的结果是否相同，我们需要逐步解析每一个选项的切片或索引操作。

给定数组：

```python
arr = np.array([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
```

让我们依次分析每个选项：

- **A: `arr[8:1:-2]`**

这个切片从索引 8 开始到索引 1，以步长 -2 反向进行。
- 索引 8 对应值为 8
- 索引 6 对应值为 6
- 索引 4 对应值为 4
- 索引 2 对应值为 2

结果：`[8, 6, 4, 2]`

- **B: `arr[[8,6,4,2]]`**

这里是通过显式索引访问元素。
- 索引 8 对应值为 8
- 索引 6 对应值为 6
- 索引 4 对应值为 4
- 索引 2 对应值为 2

结果：`[8, 6, 4, 2]`

- **C: `arr[2:9:2]`**

这个切片从索引 2 开始到索引 8（9 不包括），步长为 2。
- 索引 2 对应值为 2
- 索引 4 对应值为 4
- 索引 6 对应值为 6
- 索引 8 对应值为 8

结果：`[2, 4, 6, 8]`

- **D: `arr[2:9:2][::-1]`**

这里首先执行 `arr[2:9:2]`，如上所述，其结果为 `[2, 4, 6, 8]`。然后再对其进行逆序操作。
结果逆序为：`[8, 6, 4, 2]`

### 结论

选项 A、B 和 D 的结果都是 `[8, 6, 4, 2]`。因此，正确答案是：A, B, D。